最新記事一覧
プログラミングなしでベイズ統計はできる? 無料ツール「JASP」を使えば、マウス操作だけでベイズ推定やベイズ検定が行えます。これまでPythonで書いてきた二項検定やt検定を、JASPで手軽に試す方法を紹介。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編、番外編（第5回）です。
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内閣府のデータが示す「85歳でも資産が減らない」というデフレマインドに縛られた日本型富裕層。インフレ時代を迎え「資産を体験に変える」ためのコンパスとして、ダイナースクラブとホテルニューオータニが年会費18万円超のプレミアムカードを解禁した。「全員平等」を守ってきた老舗ホテルの方針転換の裏には、半世紀続く厳格な審査体制と「平均値しか出せないAI」には不可能な人間のおもてなし戦略があった。
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「不良品で幾ら損する？」をベイズ統計で見積もってみましょう。製品のサイズを測ったデータから、平均やばらつきを推定し、さらに「これから作る製品が規格外になる確率」までをPythonを使って予測します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第4回です。
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インフラの複雑化が人間の管理限界を超える中、AIエージェントが自律運用を担う「AgenticOps」への期待が急速に高まっている。しかし、LLM特有の不正確さや予期せぬデータ削除リスクが導入の障壁だ。ルールによる制御とAIの柔軟性の間で揺れる中、コストを抑えた特化型モデルやデータ統合が突破口として浮上している。
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ある喫茶店のシュークリームの重さを例に、ベイズ統計で「平均」や「ばらつき」をどう推定するのか、さらに基準値と違いがあるかどうかをどう確かめるのかを解説します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第3回です。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾はベイズ統計編。今回は、二項分布の確率についてベイズ的な手法で母数の推定や検定を行います。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾がスタート。ベイズ統計を学ぶに当たって、知っておくべきキーワード、連載の予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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NTTは、半導体メモリ素子（DRAMセル）における熱とエントロピーを、電子1個単位で同時測定することに世界で初めて成功した。省エネルギー情報処理デバイスや次世代メモリ技術への応用が期待される。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第14回。これまで、13回にわたって、主に2群の差や分散などについて検定の考え方やその手順を見てきました。今回は、3群以上の場合にも対応するために、分散分析の考え方や手順を解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第13回。前回、前々回と、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、順位を基にした相関係数の検定方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第12回。前回から、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、分布のばらつきに違いがあるかどうかを検定する方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第11回。今回からノンパラメトリック検定に取り組みます。まず、中央値の差を検定する方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第10回。今回は、重回帰分析における回帰式の係数の有効性を検定する方法について解説します。
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「AI 2027」は、なぜ自ら予測を修正したのか。最新のAI Futures Modelは、AGIやASIの到来時期を後ろ倒しにした。本稿では、その変更点を整理し、この予測をどう受け止めるべきかを考察する。
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米国在住の物理学者であるルイス・バターリャさんは、1990年公開の映画「ホーム・アローン」に関する論文を発表した。家族全員が、主人公の少年・ケビンを置き去りにするような寝坊は、どれほどあり得る話なのか確率を計算し、自身のXで公開した。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第9回。今回は、重回帰分析における回帰式の当てはまりの良さを検定する方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第8回。今回は、相関係数の検定方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第7回。今回は、2つのカテゴリが独立であるか（＝関連がないか／あるか）を調べる方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第6回（番外編）。今回は、G*Powerという便利なツールを使い、検定に当たって必要となるサンプルサイズを簡単に求める方法を紹介します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第5回。今回は、正規分布する2つの母集団の分散が等しいかどうかを調べる方法について解説します。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第4回。今回は、正規分布する母集団の分散がある値よりも大きいかどうかを検定する方法について解説します。
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3D CADが使えるからといって、必ずしも正しい設計ができるとは限らない。正しく設計するには、アナログ的な知識が不可欠だ。連載「若手エンジニアのための機械設計入門」では、入門者が押さえておくべき基礎知識を解説する。第9回は、公差設計の運用、PDCAを回す重要性について取り上げる。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第3回。今回は、正規分布する母集団の平均に差があるかどうかを検定する方法について解説します。
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2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、「ある分布をもう一方に重ねるために、どれだけ“確率質量”を動かす必要があるか」を表す。値が0なら「完全一致」、大きいほど「異なる」ことを意味する。主に統計学や機械学習で使われ、データドリフト検出や生成モデル（WGAN）などに応用される。別名「アースムーバー距離」。
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2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、値は0（一致）〜1（不一致）の範囲に収まる。ユークリッド距離に似た計算式で定義されており、確率分布の違いを直感的に扱えるのが特徴である。主に統計学や機械学習の分野で、確率分布間の比較や類似度評価に利用されている。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第2回。今回は、正規分布する母集団の平均が、ある値と異なるかを検定する方法について解説します。
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2つ（以上）の確率分布間のズレを測る指標で、KLダイバージェンスをベースに「対称化」し、「値の範囲が0以上〜1以下に収まる」ようにしたもの。複数の分布間の類似度を測ることができ、主に自然言語処理や生成モデルの評価、クラスタリングなどで利用されている。
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3D CADが使えるからといって、必ずしも正しい設計ができるとは限らない。正しく設計するには、アナログ的な知識が不可欠だ。連載「若手エンジニアのための機械設計入門」では、入門者が押さえておくべき基礎知識を解説する。第8回では、穴と軸のはめ合いを題材に、公差設計に確率統計を応用し、不良率をどのように予測できるかを取り上げる。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第4弾がスタート。第1回は仮説検定の考え方や知っておくべきキーワード、今後の連載予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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3D CADが使えるからといって、必ずしも正しい設計ができるとは限らない。正しく設計するには、アナログ的な知識が不可欠だ。連載「若手エンジニアのための機械設計入門」では、入門者が押さえておくべき基礎知識を解説する。第7回では、設計におけるバラつきを前提に、確率統計の考え方を公差設計にどう応用するかを分かりやすく説明する。
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人気連載を電子書籍として無料ダウンロードできる＠IT eBookシリーズ。第143弾は連載『やさしい確率分布』全編を収録。身近な疑問を題材に、Excelで楽しく体験しながら、確率分布の基本と活用法をやさしく学べます。前提知識は不要。ここからデータ分析を始めましょう！
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ChatGPTやGeminiなどのLLM（大規模言語モデル）は、翻訳や企画案の相談、文章の要約などビジネスシーンでも大いに役立つツールとなっている。しかし、個人情報や社内情報などを扱いたい場合は、情報漏えいなどのセキュリティ面に不安を感じることも多い。そこで、商用利用も無料になったLM Studioをインストールして、ローカルLLMを実行してみよう。
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「バリラックス・フィジオ・エクステンシー」は、瞳孔の動的データとAIに基づき設計された新しい累進度数レンズだ。明るさによって瞳孔の大きさが変化することと、メガネの見え方にどういう関係があるのか？ 実際に使って確かめた。
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一色からは「ずんだもん校正術」という題で、ずんだもんに原稿を読ませて文章のミスをチェックする方法を紹介。かわさきからは「自分で実装する浮動小数点数値の加算」という題で、浮動小数点数の内部構造を解説しつつ、Pythonで加算処理を再現する関数の実装に挑戦しました。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第8回。今回は適切に区間推定を行うために必要なサンプルサイズの求め方とその考え方を解説します。
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3D CADが使えるからといって、必ずしも正しい設計ができるわけではない。正しく設計するには、アナログ的な知識が不可欠だ。連載「若手エンジニアのための機械設計入門」では入門者が押さえておくべき基礎知識を解説する。第6回は、公差計算の代表的な2つの考え方と、その使い分けについて取り上げる。
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箱ひげ図ってうまく使うと便利ですよね。でも、Matplotlibとpandasでは箱ひげ図をプロットする方法が幾つもあるんです。その辺を中心に、Matplotlibでグラフを描くのか、pandasでやるのか。そんなことを考えてみましょう。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。
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「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第5回。いよいよ今回から、「Yes／No」や「スパムかどうか」といった“分類”予測を扱います。これを実現する代表的な手法が「ロジスティック回帰」です。図を使って仕組みや考え方をやさしく学び、Pythonとscikit-learnでの実装も体験します。初めての人でも安心して取り組める内容です。
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グラフのサイズを調整したり、タイトルや軸ラベル、凡例、グリッド線、注釈などを追加したり、一度に複数のグラフを表示したりする方法をマスターしよう！
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第6回。今回は正規分布する母集団の分散の比を区間推定する方法と考え方を解説します。
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Pythonでデータを可視化するために広く使われているMatplotlib。そのpyplotインタフェースを使って、さまざまなグラggフを手軽に作成する方法を紹介します。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第4回。今回は本編のお話から少し離れ、ベイズ統計の確信区間について、その考え方と求め方を解説します。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第3回。今回は正規分布する母集団の分散（＝母分散）を区間推定する方法と考え方を解説します。
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用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている（＝不一致）か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。
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ビジネスを進める上で、日本経済の立ち位置を知ることはとても大切です。本連載では「スキマ時間に読める経済データ」をテーマに、役立つ情報を皆さんと共有していきます。今回は日本の等価可処分所得について見ていきます。
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用語「KLダイバージェンス」について説明。2つの確率分布間のズレを測る指標で、「ある確率分布が別の確率分布とどれだけ異なるか」を評価するために使用される。値が0なら「完全一致」、大きいほど「異なる」ことを意味する。主に統計解析や機械学習モデルの評価、データドリフト検出などで利用されている。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第2回。区間推定の第一歩として、正規分布する母集団の平均（＝母平均）を区間推定する方法と考え方を解説します。
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静岡大学は、発声などの補足動作を利用することで、複数の球種の効果的な打ち分けなど、運動タイミングの正確さを向上できることを明らかにした。
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